NumPy Nedir ve Neden Kullanılır?

Adı : NumPy Nedir ve Neden Kullanılır?

NumPy Nedir?

NumPy (Numerical Python), bilimsel ve hesaplamalı işlemler için kullanılan Python kütüphanesi olarak bilinir. Tamamı C dilinde yazılmış bu kütüphane, yüksek seviye matematiksel fonksiyonlar ve işlevler sağlamak için tasarlanmıştır.

NumPy, kendine özgü olarak çok boyutlu bir dizi nesnesi olan ndarray (n-boyutlu diziler) üzerinden çalışır. numpy kütüphanesi ile yapılan işlemlerde ndarrays kullanılmaktadır. ndarray, numpy ana nesnesidir ve çok boyutlu bir dizidir. Bu nesnelere kesinlikle yalnızca aynı tip elemanlar eklenebilir ve tüm elemanların aynı tip olması gereklidir.

Neden NumPy Kullanılır?

NumPy, bilimsel ve matematiksel işlem yapmak isteyen herkes için önemli bir kütüphanedir. NumPy, veri analizi, veri işleme, yapay zeka, derin öğrenme, görüntü işleme, sinyal işleme, finansal analiz, bilimsel hesaplama ve benzeri pek çok alanda kullanılmaktadır.

NumPy, veriyi hızlı ve düzenli bir şekilde işleyebilir. NumPy kütüphanesi hızlıdır ve bu nedenle büyük veri kümelerinde çalışırken hız ve performans sağlar. NumPy, diğer Python kütüphaneleri ile kolayca entegre olabilir.

NumPy, ayrıca rastgele sayıların oluşturulması, dönüşümler, lineer cebir, Fourier analizi ve daha birçok matematiksel işlemi otomatikleştirme fırsatı sağlar.

Örnekler

Veri Dizilerinin Oluşturulması

NumPy, verileri düzenli bir format için yararlanılır. Örnek olarak numpy.ndarray'nin 1D, 2D, 3D formatlarında veri yapıların oluşturulması sayesinde, matrix, rastgele dizi veya 3D diziler yaratabiliriz.

import numpy as np

# 1D Dizi Oluşturma
dizi1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 2D Dizi Oluşturma
dizi2 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 3D Dizi Oluşturma
dizi3 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# Rastgele Dizi Oluşturma
dizi4 = np.random.rand(2,2)

index1 = dizi1[2:4]
print(index1)

index2 = dizi2[0:,1]
print(index2)

Biçimlendirme ve Yeniden Şekillendirme

Dizi boyutunu yeniden boyutlandırabilir, yeniden yapılandırabilir veya istenilen biçimlendirebiliriz. Bu işlevsellik, önceden belirlenmiş bir diziyi farklı şekillerde yeniden boyutlandırmak için kullanışlıdır.

import numpy as np

# Dizi Olusturma
dizi = np.arange(10)

# farklı boyut yeniden ayarlamaları
dizi1 = dizi.reshape(2,5)
print(dizi1)

dizi2 = dizi.reshape(5,2)
print(dizi2)

# Diziyi Teksatir Diziler Haline Getirme
tekDizi = dizi.ravel()
print(tekDizi)

# Seçici ve Dizi Kesme Yapmak
import numpy as np

dizi = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# Belirli bir ana dizi dilimlenir ve kesilir
print(dizi[-5:-1])
print(dizi[1:5])

# Dizi Elemanlarına Ait İşlemler

import numpy as np

# Sum işlemi
dizi = [1, 2, 3, 4, 5]
print(np.sum(dizi))

# En Yüksek Değer
dizi =[20, 35, 18, 8, 14]
print(np.max(dizi))

# En Düşük Değer
dizi =[20, 35, 18, 8, 14]
print(np.min(dizi))

# Ortalama Değer
dizi =[20, 35, 18, 8, 14]
print(np.mean(dizi))

# Medyan
dizi =[20, 35, 18, 8, 14]
print(np.median(dizi))

Sezgisel Olarak açıklanan fonksiyonları da kullanarak yukarıdaki işlemlerini yapabilirisiniz.

Sık Sorulan Sorular

1. NumPy nedir?

NumPy, Python dilinde matematiksel işlemleri hızlı bir şekilde yapmak için kullanılan bir kütüphanedir.

2. Neden NumPy kullanılır?

NumPy, veriyi düzenli bir şekilde işleyerek çeşitli matematiksel işlemleri otomatikleştirir ve böylece performansı ve verimliliği arttırır.

3. NumPy ile neler yapılabilir?

NumPy, veri analizinde, yapay zeka, derin öğrenme, finansal analiz, görüntü işleme ve diğer birçok uygulama alanında kullanılabilir. Ayrıca, matematiksel işlem otomatikleştirme, lineer cebir, Fourier analizi vb. gibi birçok matematiksel işlemi yapmak için kullanılabilir.

4. NumPy nasıl kurulur?

NumPy, Anaconda gibi Python dağıtımlarıyla birlikte gelir. Ancak, özel kurulum gerekiyorsa, Python'un resmi web sitesinden kurulum sağlanabilir.

5. NumPy nedir ve neden kullanılır?

NumPy, Python dilinde bilimsel, matematiksel ve veri analitik işlemleri yapmak için kullanılan bir kütüphanedir. NumPy, verileri düzenli bir şekilde işleyerek performansı ve verimliliği arttırır. NumPy ayrıca, rastgele sayıların oluşturulması, dönüşümler, lineer cebir, Fourier analizi ve daha birçok matematiksel işlemi otomatikleştirme fırsatı sağlar."